【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及混合現實，特別涉及一種基于eeg多人協同的adhd神經反饋訓練系統及方法。
技術介紹
1、本部分的陳述僅僅是提供了與本專利技術相關的
技術介紹
，并不必然構成現有技術。
2、混合現實(mixed?reality，mr)是一種將虛擬信息與現實世界相結合的技術，尤其在移動設備客戶端上得到了廣泛應用。通過智能手機或平板電腦的攝像頭、傳感器和屏幕，mr技術可以將虛擬元素疊加在用戶的現實視野中，增強對周圍環境的感知和互動體驗。用戶在移動設備客戶端上可以看到實時的虛擬圖像與現實場景融合，從而獲得更加直觀和豐富的感受。這種技術廣泛應用于游戲、導航、購物、教育等領域，不僅為用戶提供了創新的互動方式，還大大增強了使用體驗的沉浸感和情感交流。
3、eeg是一種使用電生理指標記錄大腦活動的方法，大腦在活動時，大量神經元同步發生的突觸后電位經總和后形成的。eeg記錄了大腦活動時的電波變化，是腦神經細胞的電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映。eeg設備是測量腦電信號的生物放大器，通過腦電傳感器采集人體頭部生理信號，在放大、濾波后，進行信號處理與分析記錄，根據分析結果進行顯示、記錄和傳輸。近年來隨著微電子技術、醫學信號處理技術、電生理技術等不斷進步，eeg設備的穩定性、可靠性、便攜性得到了大幅提升。
4、神經反饋訓練是一種非侵入性的療法，常用于幫助注意力缺陷多動障礙(adhd)患者改善癥狀。通過實時監測和反饋大腦的電活動，患者可以學習如何自我調節特定的腦波模式，以增強專注力和自控能力。在訓練過程中，患者通常
5、專利技術人發現，目前存在部分基于eeg神經反饋訓練的通過各種交互方式幫助adhd兒童進行康復訓練的技術方案，但是，目前adhd康復訓練系統存在的問題主要表現在：
6、(1)現有神經反饋訓練系統中訓練方式十分枯燥，只是單純地給出圖片或提示讓用戶集中注意力并給出反饋；(2)現有的神經反饋訓練系統設備連接復雜，一般需要長時間坐在電腦前，用戶在使用系統時，會有諸多不便，無法移植到移動設備客戶端上，讓康復訓練的家庭化變得困難；(3)現有的神經反饋訓練系統只能單人進行訓練，在孩子訓練的時候家長無法進行參與。
技術實現思路
1、為了解決現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于eeg多人協同的adhd神經反饋訓練系統及方法，以智能小汽車越野冒險為背景，構建豐富的個性化mr場景，通過注意力控制智能小車沿自主規劃的行走路線行駛從而進行神經反饋訓練，用戶可單人或多人選擇不同操控模式共同游玩，利用低成本eeg設備獲取用戶的腦電信號，計算各個用戶的注意力水平以進行智能小車的速度控制，根據各個用戶注意力水平，使用mr效果提供對應反饋，使得神經反饋訓練過程更加有效。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、第一方面，本專利技術提供了一種基于eeg多人協同的adhd神經反饋訓練系統。
4、一種基于eeg多人協同的adhd神經反饋訓練系統，包括：移動終端、服務器、第一腦電信號采集裝置、第二腦電信號采集裝置以及智能小車，第一腦電信號采集裝置和第二腦電信號采集裝置均與服務器連接，所述服務器分別與移動終端和智能小車通信連接，所述移動終端與所述智能小車通信連接；
5、所述服務器用于根據移動終端拍照上傳的場景圖像進行處理后生成相關的行走路線并反饋給移動終端，以使得移動終端根據行走路線進行建模，建模的虛擬車輛模型與移動終端實時采集的智能小車真實位置相綁定；
6、所述服務器用于根據第一腦電信號采集裝置和第二腦電信號采集裝置的腦電信號計算注意力，結合用戶選定的任務模式進行智能小車的速度控制。
7、作為本專利技術第一方面進一步的限定，所述移動終端，包括：主題選擇及模型生成模塊、場景布置模塊、腦電數據交互反饋模塊和通信模塊；
8、主題選擇及模型生成模塊，包括：用戶選擇主題場景、用戶將粘貼路線拍照上傳場景以及用戶對生成模型進行修正的場景；
9、場景布置模塊根據用戶選擇的場景主題，生成對應的場景模型，并支持用戶通過對準坐標之后點擊按鈕進行主題相關模型的放置；
10、所述腦電數據交互反饋模塊，通過可視化形式對于兩個訓練參與者的注意力作出反饋；
11、所述通信模塊，用于建立移動終端和服務器之間的通信。
12、作為本專利技術第一方面進一步的限定，所述任務模式，包括：合力模式和分工模式；
13、合力模式下，智能小車速度為：(各用戶注意力的平均值/100)*v，v為智能小車的極限速度，單位為cm/s；
14、分工模式下，第一用戶的注意力用于控制智能小車的啟停，若第一用戶的注意力小于設定閾值，則無論第二用戶的注意力為多少，智能小車均不啟動，若第一用戶的注意力大于或等于設定閾值，則智能小車啟動，智能小車的速度由第二用戶的注意力控制，具體為：(第二用戶的注意力數值/100)*v。
15、作為本專利技術第一方面進一步的限定，行走路線生成的基礎圖片來源于手繪或膠帶布置，包括用戶在紙上任意繪畫出的期望構建的場景路線圖，或者在實際的場地中用膠帶粘貼出的場景路線圖；
16、移動終端將攝像頭捕獲的實際路線圖上傳至服務器中，服務器支持進行手動或自動的圖像畸變矯正，將實際路線圖的扭曲進行修正，對修正后的圖像進行處理，將行走路線提取后，編碼傳回移動終端。
17、作為本專利技術第一方面進一步的限定，移動終端支持用戶選擇對應的場景主題，移動終端根據傳回的編碼在虛擬空間中進行mr場景模型的建模，移動終端支持用戶在特定位置投放mr場景模型，在mr場景模型搭建完畢后，支持通過移動設備客戶端進行對空間坐標的選擇，在指定的位置放置與所選場景主題有關的小型模型。
18、作為本專利技術第一方面進一步的限定，移動終端調用攝像頭對智能小車的位置進行識別，識別成功后將對應的mr場景模型中的虛擬車輛模型綁定在識別到的智能小車上，虛擬車輛模型支持根據喜好進行更換。
19、作為本專利技術第一方面進一步的限定，通過可視化形式對于兩個訓練參與者的注意力作出反饋，包括：ui反饋和mr反饋；
20、ui反饋通過能量條實現，在訓練場景中，用戶的注意力較低時，則對應的能量條變為設定顏色，提示用戶注意力較低；
21、mr反饋通過速度環的不同特效展示，當用戶注意力值大于或等于閾值a并且小于或等于閾值b時，傳遞速度為0，智能小車減速時，速度環顯示第一設定效果；當用戶注意力大于閾值b并且小于或等于閾值c時，傳遞中等速度，當智能小車中速運行時，速度環顯示第二設定效果；當用戶注意力大于閾值c時，傳遞較高的速度，智能小車高速行駛，速度環本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于EEG多人協同的ADHD神經反饋訓練系統，其特征在于，
2.如權利要求1所述的基于EEG多人協同的ADHD神經反饋訓練系統，其特征在于，
3.如權利要求1所述的基于EEG多人協同的ADHD神經反饋訓練系統，其特征在于，
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7.如權利要求1所述的基于EEG多人協同的ADHD神經反饋訓練系統，其特征在于，
8.如權利要求7所述的基于EEG多人協同的ADHD神經反饋訓練系統，其特征在于，
9.一種基于EEG多人協同的ADHD神經反饋訓練方法，其特征在于，利用權利要求1-8任一項所述的基于EEG多人協同的ADHD神經反饋訓練系統，包括以下過程：
10.如權利要求9所述的基于EEG多人協同的ADHD神經反饋訓練方法，其特征在于，p>...
【技術特征摘要】
1.一種基于eeg多人協同的adhd神經反饋訓練系統，其特征在于，
2.如權利要求1所述的基于eeg多人協同的adhd神經反饋訓練系統，其特征在于，
3.如權利要求1所述的基于eeg多人協同的adhd神經反饋訓練系統，其特征在于，
4.如權利要求1所述的基于eeg多人協同的adhd神經反饋訓練系統，其特征在于，
5.如權利要求1所述的基于eeg多人協同的adhd神經反饋訓練系統，其特征在于，
6.如權利要求1所述的基于eeg多人協同...
【專利技術屬性】
技術研發人員：卞玉龍，白天爍，廖志烽，劉娟，張柏僑，張荀益，
申請(專利權)人：山東大學，
類型：發明
國別省市：
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